【技术实现步骤摘要】
训练分类器、预测应用性能扩展性的方法、设备
本申请涉及信息
,尤其涉及一种训练分类器、预测应用性能扩展性的方法、设备。
技术介绍
资源配置是应用在云平台上部署时的重要步骤,不合理的资源配置会造成资源浪费或者是应用QoS(QualityofService,服务质量)无法满足的情况。一次合理的资源配置往往会消耗大量的人力物力与时间,现有的资源配置方式存在下列问题:1、为了解目标应用在不同配置下的性能表现,需要测试该应用在不同配置下的性能数据,这会消耗大量的资源与时间。且一旦目标应用或者运行环境有了更新或变化,之前的资源配置结果将会失效,需要重新为应用进行资源配置,这极大的拉低了效率,加大了人力、物力、时间成本。2、在资源配置的过程中,需要技术人员对上层的目标应用以及底层的性能、系统等知识都有详细的了解,才能保证规划结果的合理性。这拉高了资源配置的技术门槛。合理的资源配置的目的是在满足性能要求的前提下,为应用规划合理的配置,使得达到资源和性能之间的平衡,即不浪费资源也不会使得应用的QoS无法满足要求。因此,预测应用性能的扩展性是进行合理资源配置的一项重要前提,若能够准确、方便地预测应用性能扩展性,那么即可降低资源配置的成本和难度。目前存在一种通过协同过滤的方式来预测应用扩展性的方法,该方案中扩展性预测的模型分为Offline与Online两个部分。Offline的部分会分析一些已知应用集合中的应用(可以是基准应用或实际应用组成)。测量这些应用的在不同规格的配置下的性能,得到每个应用的性 ...
【技术保护点】
1.一种预测应用性能扩展性的方法,其中,该方法包括:/n采集目标应用在标准配置下的底层特征指标;/n将目标应用在标准配置下的底层特征指标输入分类器,获得所述目标应用所属的类别,并获得目标应用的性能拓展信息,其中,所述分类器是以类别中的样本应用在标准配置下的底层特征指标作为输入、以样本应用的类别作为标签训练获得,所述样本应用的类别根据性能拓展信息对所述样本应用进行聚类获得,所述性能拓展信息表示所述样本应用在不同非标准配置下的性能指标相对于所述样本应用在标准配置下的性能指标的加速比,所述目标应用的性能拓展信息根据目标应用所属的类别中样本应用的性能拓展信息确定。/n
【技术特征摘要】
1.一种预测应用性能扩展性的方法,其中,该方法包括:
采集目标应用在标准配置下的底层特征指标;
将目标应用在标准配置下的底层特征指标输入分类器,获得所述目标应用所属的类别,并获得目标应用的性能拓展信息,其中,所述分类器是以类别中的样本应用在标准配置下的底层特征指标作为输入、以样本应用的类别作为标签训练获得,所述样本应用的类别根据性能拓展信息对所述样本应用进行聚类获得,所述性能拓展信息表示所述样本应用在不同非标准配置下的性能指标相对于所述样本应用在标准配置下的性能指标的加速比,所述目标应用的性能拓展信息根据目标应用所属的类别中样本应用的性能拓展信息确定。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,该方法还包括:
获取目标应用在标准配置下的性能指标,结合所述目标应用的性能拓展信息,预测所述目标应用在目标配置下的性能指标。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,获得目标应用的性能拓展信息,包括:
计算同一类别中的样本应用的性能拓展信息的平均值,以作为对应类别的综合性能拓展信息;
将所述目标应用所属的类别的综合性能拓展信息,确定为所述目标应用的性能拓展信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,在采集目标应用在标准配置下的底层特征指标之前,还包括:
获取多个样本应用的性能拓展信息,其中,所述性能拓展信息表示所述样本应用在不同非标准配置下的性能指标相对于所述样本应用在标准配置下的性能指标的加速比;
根据性能拓展信息对所述样本应用进行聚类,获得至少一个类别;
以类别中的样本应用在标准配置下的底层特征指标作为输入,以所述类别作为标签,训练分类器。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,以类别中的样本应用在标准配置下的底层特征指标作为输入,以所述类别作为标签,训练分类器之前,还包括:
对所述样本应用在标准配置下的底层特征指标进行数据降维,获得预设维度的底层特征指标。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,采集目标应用在标准配置下的底层特征指标,包括:
采集目标应用在标准配置下的底层特征指标,对所述目标应用在标准配置下的底层特征指标进行数据降维,获得预设维度的底层特征指标。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其中,所述性能拓展信息为性能拓展曲面,所述性能拓展曲面基于性能加速比向量确定,所述性能加速比向量由所述样本应用在不同非标准配置下的性能指标相对于所述样本应用在标准配置下的性能指标之间的加速比组成。
8.一种训练用于应用性能扩展性预测的分类器的方法,其中,该方法包括:
获取多个样本应用的性能拓展信息,其中,所述性能拓展信息表示所述样本应用在不同非标准配置下的性能指标相对于所述样本应用在标准配置下的性能指标的加速比;
根据性能拓展信息对所述样本应用进行聚类,获得至少一个类别;
以类别中的样本应用在标准配置下的底层特征指标作为输入,以所述类别作为标签,训练分类器,所述训练器用于在输入目标应用在标准配置下的底层特征指标时,输出所述目标应用所属的类别,所述目标应用所属的类别中样本应用的性能拓展信息用于确定所述目标应用的性能拓展信息。
9.一种预测应用性能扩展性的设备,其中,该设备包括:
采集模块,用于采集目标应用在标准配置下的底层特征指标;
性能预测模块,用于将目标应用在标准配置下的底层特征指标输入分类器,获得...
【专利技术属性】
技术研发人员:郑宁馨,杨勇,
申请(专利权)人:阿里巴巴集团控股有限公司,
类型:发明
国别省市:开曼群岛;KY
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